AI Hiring with LLMs: A Context-Aware and Explainable Multi-Agent Framework for Resume Screening

要約

履歴書のスクリーニングは、人材獲得における重要でありながら集約型のプロセスであり、募集者は客観的で正確で公正なままでありながら、膨大な量の求人アプリケーションを分析する必要があります。
大規模な言語モデル（LLMS）の進歩により、その推論能力と広範な知識ベースは、採用ワークフローを合理化および自動化する新しい機会を示しています。
この作業では、LLMSを使用して履歴書スクリーニングのためのマルチエージェントフレームワークを提案して、履歴書を体系的に処理および評価します。
フレームワークは、履歴書抽出器、評価者、要約、スコアフォーマッタなど、4つのコアエージェントで構成されています。
候補評価のコンテキスト関連性を高めるために、履歴書評価者内に検索された生成（RAG）を統合し、業界固有の専門知識、専門認定、大学のランキング、企業固有の雇用基準などの外部知識ソースの組み込みを可能にします。
この動的な適応により、パーソナライズされた採用が可能になり、AIオートメーションと人材獲得のギャップが埋められます。
匿名のオンライン履歴書のデータセットでHRの専門家が提供するAI生成スコアと評価と比較することにより、アプローチの有効性を評価します。
この調査結果は、履歴書のスクリーニングを自動化する際のマルチエージェントRAG-LLMシステムの可能性を強調し、より効率的でスケーラブルな雇用ワークフローを可能にします。

要約(オリジナル)

Resume screening is a critical yet time-intensive process in talent acquisition, requiring recruiters to analyze vast volume of job applications while remaining objective, accurate, and fair. With the advancements in Large Language Models (LLMs), their reasoning capabilities and extensive knowledge bases demonstrate new opportunities to streamline and automate recruitment workflows. In this work, we propose a multi-agent framework for resume screening using LLMs to systematically process and evaluate resumes. The framework consists of four core agents, including a resume extractor, an evaluator, a summarizer, and a score formatter. To enhance the contextual relevance of candidate assessments, we integrate Retrieval-Augmented Generation (RAG) within the resume evaluator, allowing incorporation of external knowledge sources, such as industry-specific expertise, professional certifications, university rankings, and company-specific hiring criteria. This dynamic adaptation enables personalized recruitment, bridging the gap between AI automation and talent acquisition. We assess the effectiveness of our approach by comparing AI-generated scores with ratings provided by HR professionals on a dataset of anonymized online resumes. The findings highlight the potential of multi-agent RAG-LLM systems in automating resume screening, enabling more efficient and scalable hiring workflows.

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